Experimental Investigation on Heat Transfer Performance of Titanium Oxide - Water and Ethylene Glycol Nanofluid in a Plate Heat Exchanger
Notice bibliographique
Résumé
Plate heat exchangers play vital roles in industrial applications, the use of nanofluids is essential in heat transfer due to its effective performance, the performance of nanofluids in mixture base fluids is yet to be explored.Hence, the nanofluids made of water and Ethylene glycol mixtures (60:40) as base fluid and 21 nm sized Titanium Oxide were investigated experimentally on thermophysical properties and heat transfer performance with different nanoparticle concentrations from 0.4% -1.0% under flowrates from 0.2 -0.6 l/min at nanofluid bulk temperature from 30 -70C.The results indicate that thermal conductivity, specific heat, viscosity, and density increase with the concentration of nanofluid, however, the viscosity change with concentration is not significant.The significant improvement of heat transfer rate by using the nanofluid is observed, the heat transfer rate increases with the concentration and bulk temperature of nanofluid.At 30C when the concentration is changed from 0.4% to 1.0%, the heat transfer rate is improved by 42.9% -69.7%, at the flowrate of 0.2 -0.6 L/min; at 70C when the concentration is changed from 0.4% to 1.0%, the heat transfer rate is improved by 11.9 -24.0% at the flowrate of 0.2 -0.6 L/min.The overall heat transfer coefficient increases as flowrate and nanoparticle concentration increase, the overall heat transfer coefficient increases by 8.7%, 6.9%, 7.0 %, and 6.7% when the concentration is increased from 0.4 to 1.0% at flowrate of 0.2, 0.3, 0.4, and 0.6L/min, respectively.Nanofluid can improve the effectiveness of plate heat exchanger significantly, the improvement of effectiveness of heat exchanger by using nanofluid at the flow rate of 0.2L/min is between 21.7-36.2%, 36.7-53.3%,44.6-64.3%,47.8-66.1%,and 52.9-76.5% at 30, 40, 50, 60 and 70 C, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».